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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于机器学习的持续学习方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114722892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210161710.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于机器学习的持续学习方法及装置是由万军;雷震;孟意城;支瑞聪设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的持续学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的持续学习方法及装置，所述方法包括：确定执行至少两个训练任务；将各任务的训练集分别输入预存的机器学习模型，以获取各任务对应的生成模型和伪样本集；利用特征提取器分别提取对应任务的中心特征；将当前任务对应的伪样本集输入第一教师模型进行训练以获取第一生成样本；将上一个任务对应的伪样本集输入第二教师模型进行训练以获取第二生成样本；基于第一生成样本、第二生成样本和当前任务的中心特征训练学生模型以获取当前任务的目标学生模型；本发明所述方法采用样本生成重放与蒸馏学习相结合的训练方法提高了机器学习模型在复杂场景下的持续学习能力，缓解了模型的灾难性遗忘。

本发明授权基于机器学习的持续学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的持续学习方法，其特征在于，包括： 确定执行至少两个训练任务； 将各所述任务的训练集分别输入预存的机器学习模型，以获取各所述任务对应的生成模型和伪样本集，其中，所述生成模型包括生成器、特征提取器以及分类器；所述训练集为第一图像集，所述生成模型为图像生成模型，所述伪样本集为所述生成模型基于所述第一图像集生成的第二图像集； 利用所述特征提取器分别提取对应训练任务的中心特征； 将当前任务对应的伪样本集输入第一教师模型进行训练，以获取第一生成样本；将上一个训练任务对应的伪样本集输入第二教师模型进行训练，以获取第二生成样本； 基于所述第一生成样本、所述第二生成样本和所述当前任务的中心特征训练学生模型，以获取当前任务的目标学生模型；将各所述任务的训练集分别输入预存的机器学习模型，以获取各所述任务对应的生成模型和伪样本集，具体包括： 将第k个训练任务的训练集输入到对应任务预存的机器学习模型中进行训练，以获取所述当前任务对应的生成器，并将第0~k个任务的训练集分别输入到对应的生成器中进行训练，以获取所述第0~k个任务的伪样本集； 将所述训练集和所述伪样本集输入到所述机器学习模型进行训练，以获取所述第k个训练任务的特征提取器和分类器，其中k为大于1的自然数。

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